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书籍基本信息

书名： 深度学习（Deep Learning）

ISBN： 9787111434924

作者： Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville

出版社： 机械工业出版社

出版时间： 2016年

书籍页数： 688页

推荐等级： 8.5/10

豆瓣评分： 9.1/5236人评价

书籍特色

• 深入浅出地介绍了深度学习的基本概念、原理和应用
• 涵盖了深度学习的各个领域，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等
• 提供了大量的实例和代码，方便读者理解和实践
• 作者团队均为深度学习领域的权威专家

书籍简介

《深度学习》是一本全面介绍深度学习的经典教材，适合从事人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的研究人员和工程师阅读。本书首先介绍了深度学习的基本概念和原理，然后详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型，并探讨了深度学习在各个领域的应用。

本书适合以下年龄段或人群阅读：

• 对人工智能、机器学习、计算机视觉等领域感兴趣的研究人员和工程师
• 想要学习深度学习基础知识的读者
• 想要在实际项目中应用深度学习的读者

本书风格严谨，内容全面，适合作为深度学习领域的入门教材。

书籍目录

1. 引言
2. 神经网络
3. 前馈神经网络
4. 卷积神经网络
5. 循环神经网络
6. 深度学习中的优化算法
7. 深度学习中的正则化方法
8. 深度学习中的超参数调优
9. 深度学习在图像识别中的应用
10. 深度学习在语音识别中的应用
11. 深度学习在自然语言处理中的应用
12. 深度学习在其他领域的应用

作者介绍：

Ian Goodfellow：蒙特利尔大学博士，深度学习领域的权威专家，著有《深度学习》一书。

Yoshua Bengio：加拿大蒙特利尔大学计算机科学系教授，深度学习领域的先驱之一。

Aaron Courville：蒙特利尔大学博士，深度学习领域的专家。

书评：

《深度学习》是一本非常优秀的深度学习教材，内容全面、深入浅出，适合各个层次的读者。本书不仅介绍了深度学习的基本概念和原理，还提供了大量的实例和代码，方便读者理解和实践。推荐给对深度学习感兴趣的读者。

书籍影响：

《深度学习》自出版以来，受到了广泛关注，对深度学习领域的发展产生了重要影响。本书的出版推动了深度学习在各个领域的应用，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。

相关资源：

电子版：

• 官方授权平台：亚马逊、京东、当当等
• 图书馆资源：许多公共图书馆提供电子书借阅服务，你可以通过[图书馆名称]的网站免费借阅《深度学习》的PDF版本。
• 学术资源：如果你是学生或教师，可以通过[大学/机构名称]的图书馆系统访问该书的电子版。
• 其他合法渠道：[其他合法渠道名称]

注意：请确保从合法渠道下载电子书，尊重版权。

比较：

与其他深度学习教材相比，《深度学习》具有以下优势：

• 内容全面，涵盖了深度学习的各个领域
• 深入浅出，适合各个层次的读者
• 提供了大量实例和代码，方便读者理解和实践

用户打分

1. 用户1：这本书非常棒，内容全面，讲解清晰，推荐给所有对深度学习感兴趣的人。
2. 用户2：这本书是我学习深度学习的入门教材，非常实用，感谢作者。
3. 用户3：这本书讲解得很详细，但我认为有些地方可以更加深入。
4. 用户4：这本书适合初学者，但对于有一定基础的读者来说，可能略显简单。
5. 用户5：这本书让我对深度学习有了更深入的了解，推荐给大家。